中板轧机测试与故障诊断实例.pps
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中板轧机性能测试及多源诊断信息获取研究,西安建筑科技大学机电工程学院谷立臣教授联系方式:
029-82201082,研究内容,引言轧机主传动系统数学模型轧机多源动态信息获取结论,研究目的,为确切查明临钢2300mm三辊劳特式中板轧机的实际负荷状况,以便充分发挥设备能力、实现合理制定压下规程及使用设备的目的,对轧制不同规格钢板的轧制力、轧制扭矩、压下量、轧制电流及轧机刚度进行分析,为研究轧机的现行工艺和设备管理制度提供可靠的科学依据。
某钢铁公司三辊劳特式中板轧机主传动系统在原生产工艺不变的情况下,近几年在轧制过程中出现冲击与振动异常的现象,导致分动箱人字齿轮断齿,造成巨大经济损失。
为确切查明该机主传动系统的动态特性和实际负荷状况以便充分发挥设备能力、实现合理制定压下规程及使用设备的目的,委托我们对轧制不同规格钢板的轧制力、扭矩、压下量、电流等动态参数及轧机刚度进行实测,并进行轧机主传动系统冲击、扭振响应特性与故障分析研究。
三辊劳特式中板轧机主传动系统可以简化为直串系统的力学模型,如图1所示。
图中K为各轴段的刚度,J为各部分的转动惯量,Me为电机的电磁力矩,Me为轧棍上的轧制力矩,其中J6、J7、J8折算转动惯量为Jn,K5、K6、K7折算刚度为Kn,并注意到3=-3;ML=-ML=-MC;ML、ML、MC分别为作用在减速机小、大齿轮上的力矩和测点力矩;扭矩测点在低速轴。
为了进一步从理论上阐述主传动系统的动力学关系,根据图1,建立方程式如下:
(1)
(2),解
(1)和
(2)式微分方程组,注意到J3和J3的连接条件,进一步简化得(3)上式中的为电机轴的角加速度,a为J1、J2、J3、J3的折算惯量,b为轧机的空载力矩和摩擦力矩的和,Mn是轧制力N的函数。
显然,轧机的轧制力矩与电机的电磁力矩、传动系统的惯性力等因素有关。
由电机拖动理论知,电机的电磁力矩可表示为:
,式中:
N1n=VIcos;V-电压值;I-电流值;cos-功率因数;故(3)式可写成:
(4)轧制力矩还可表示为电机的电压、电流、转速、角加速度等诸多参数所组成的数学模型。
轧机在钢板咬入阶段,轧制力N以阶跃形式作用到主传动系统后,转速变化较大,主传动系统产生扭振响应,出现电机电流幅值调制现象,电流波形的变化率与飞轮特性有关。
用安装于压下螺丝与上支撑辊轴承座之间的两个测力传感器(压头)获取轧辊两端轧制力信号;用遥测仪获取主减速机低速轴承受的扭矩信号;通过控制室内电流互感器获取电机电流信号。
轧制过程中,三种动态信号的变化过程如图2到图8所示。
由图2看出:
对中板,纯轧制时间一般为4002800ms;轧制过程中,主传动扭振系统是有粘性阻尼(欠阻尼)的自由振动,低速轴扭振响应过程可表达为:
(5)其中n-扭振系统固有频率;-阻尼系数;有阻尼振动频率;M0-静态轧制力矩。
用自由衰减法确定阻尼系数:
;扭振系统固有频率n:
;,由图看出:
轧制结束时刻,电机电流达到最大,轧制结束后,电流逐渐降到初值。
电流上升曲线反映飞轮释放能量的过程;电流下降曲线反映飞轮储备能量的过程。
通过对轧制不同规格钢板的轧制力、轧制扭矩、转速、压下量、轧制电流及轧机刚度等动态参数的测试,获取了三辊劳特式中板轧机在各道次轧制过程中的多源信息。
利用多源信息关联特性和数据级融合理论1,2,综合专业知识及现场运行记录,得出如下结论:
在进行道次轧制时,轧制力和力矩超过额定值,并出现严重的扭转振动现象;必须修改长期使用的轧制工艺,重新调整各道次的压下量。
主传动系统阻尼系数小,扭转刚度偏大,建议更换新型弹性联轴器。
在各道次轧制过程中,可以通过电流信号的上升和下降过程了解飞轮的释放和储备能量过程;这对制定各道次的纯轧制时间和间隙时间、分析提高生产率的途径有重要意义。
融合多源动态参数变化过程发现:
轧制力和力矩最大的道次,电流不是最大;因此,利用电流法监测轧机的运行状态时,不能仅考虑电流值,还要考虑电流的变化率。
END,END,研究多源信息获取和融合技术的体会:
从设备故障诊断学的角度看,任何一种诊断对象,单从一方面来反映该对象的状态行为,都是不完整的,只有从多方面获取同一对象的多维信息,再加以集成和融合,才可以得到该对象行为的更精确反映,才能更准确可靠地实施状态监测和故障诊断。
信息融合理论是一个形式上的框架,它是表达不同源数据联合的工具和手段,旨在获取高质量的信息;对高质量信息的准确定义取决于应用.因此,从学科交叉出发研究设备多源诊断信息的获取和融合技术,首先要建立设备多源诊断知识获取表达和融合的理论框架,然后针对某类设备开发其融合系统设计中的软硬件技术.,END,从多源信息融合角度研究设备运行状态监测与故障诊断,还有许多亟待解决的理论和技术难题:
1多源信息的同一性问题1;2多源诊断知识的获取表达和融合问题2;3融合系统设计中的软硬件技术等。
参考文献11谷立臣,张优云,丘大谋.多传感器信息融合的关联特性研究.机械工程学报.2000.36(4):
5357;2谷立臣,张优云.基于神经元的多传感器数据级融合研究.机械工程学报.2003,39(7),8993。
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